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出境医 / 临床实验 / 肌肉骨骼肿瘤II（Tumosteo II）的新型成像技术（Tumosteo II）
肌肉骨骼肿瘤II（Tumosteo II）的新型成像技术（Tumosteo II）
研究描述
简要摘要：
这项研究旨在评估各种基于人工智能的技术的价值，以改善肌肉骨骼肿瘤患者的表征和图像后处理。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 软组织肿瘤肿瘤 | 诊断测试：MR成像 |
详细说明：
使用组织学分析作为参考标准的良性病变和恶性病变之间通过MRI和超高分辨率CT评估的与肿瘤纹理参数相关的值的比较。
从不同的MRI序列和超高分辨率CT衍生的纹理参数的诊断性能比较用于肌肉骨骼肿瘤的表征。
评估超高分辨率对标准分辨率对CT图像的影响CT图像比较肿瘤纹理参数的诊断性能对纹理分析的诊断性能的诊断性能，以表征肌肉骨骼肿瘤的纹理分析参数。
评估自动人工智能（AI）肿瘤分割工具的有效性和准确性。
评估小梁分析对超高分辨率CT图像的使用，以评估肿瘤骨界面。
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 740名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 用于表征肌肉骨骼肿瘤的新型成像技术II：纹理分析和人工智能 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年6月1日 |
| 估计的初级完成日期 ： | 2026年6月1日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2030年6月1日 |
武器和干预措施
结果措施
主要结果指标 ：
- 病变良性或恶性肿瘤[时间范围：CT和磁共振（MR）成像后最多执行6个月]核心活检材料的病变侵袭性（良性与恶性）的组织学测定
次要结果度量 ：
- 肉瘤FNCLCC（FédérationNationale des Centers de Lutte Contre cancer）等级[时间范围：CT和MR成像后长达1年]研究人群中包括手术切除材料的肉瘤的组织学等级
资格标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Pedro Gondim Teixieira，博士 | +33 3 83 85 21 61 | p.teixeira@chru-nancy.fr | |
| 联系人：Gabriela Hossu，博士 | +33 3 83 15 50 96 | g.hossu@chru-nancy.fr |
位置
| 法国 | |
| 楚纳西 | 招募 |
| 南希，洛林，法国，54000 | |
| 联系人：Pedro Gondim Teixeira，教授+33383852161 p.teixeira@chru-nancy.fr | |
| 联系人：Alain Blum，教授+33383852161 Alain.blum@gmail.com | |
赞助商和合作者
法国南希中央医院
洛林癌症研究所-ICL
EmilleGallé手术中心-CCEG
诊断和介入适应性成像实验室-IADI
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年5月12日 | ||||||||
| 第一个发布日期 | 2020年5月19日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2020年7月21日 | ||||||||
| 实际学习开始日期 | 2020年6月1日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2026年6月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果指标 | 病变良性或恶性肿瘤[时间范围：CT和磁共振（MR）成像后最多执行6个月] 核心活检材料的病变侵袭性（良性与恶性）的组织学测定 | ||||||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果指标 | 肉瘤FNCLCC（FédérationNationale des Centers de Lutte Contre cancer）等级[时间范围：CT和MR成像后长达1年] 研究人群中包括手术切除材料的肉瘤的组织学等级 | ||||||||
| 原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短标题 | 用于表征肌肉骨骼肿瘤II的新型成像技术II | ||||||||
| 官方头衔 | 用于表征肌肉骨骼肿瘤的新型成像技术II：纹理分析和人工智能 | ||||||||
| 简要摘要 | 这项研究旨在评估各种基于人工智能的技术的价值，以改善肌肉骨骼肿瘤患者的表征和图像后处理。 | ||||||||
| 详细说明 | 使用组织学分析作为参考标准的良性病变和恶性病变之间通过MRI和超高分辨率CT评估的与肿瘤纹理参数相关的值的比较。 从不同的MRI序列和超高分辨率CT衍生的纹理参数的诊断性能比较用于肌肉骨骼肿瘤的表征。 评估超高分辨率对标准分辨率对CT图像的影响CT图像比较肿瘤纹理参数的诊断性能对纹理分析的诊断性能的诊断性能，以表征肌肉骨骼肿瘤的纹理分析参数。 评估自动人工智能（AI）肿瘤分割工具的有效性和准确性。 评估小梁分析对超高分辨率CT图像的使用，以评估肿瘤骨界面。 | ||||||||
| 研究类型 | 观察 | ||||||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：潜在 | ||||||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||||||
| 研究人群 | 使用MR和超高分辨率CT评估的软组织和骨肿瘤的患者。 | ||||||||
| 健康）状况 | |||||||||
| 干涉 | 诊断测试：MR成像 医学影像 其他名称：超高分辨率CT | ||||||||
| 研究组/队列 | |||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符（NCT编号）的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||||||
| 估计入学人数 | 740 | ||||||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||||||
| 估计学习完成日期 | 2030年6月1日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2026年6月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准：
| ||||||||
| 性别/性别 |
| ||||||||
| 年龄 | 18岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||||||
| 联系人 |
| ||||||||
| 列出的位置国家 | 法国 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号 | NCT04394052 | ||||||||
| 其他研究ID编号 | 2019PI253 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
| ||||||||
| IPD共享声明 |
| ||||||||
| 责任方 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 研究赞助商 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 合作者 |
| ||||||||
| 调查人员 | 不提供 | ||||||||
| PRS帐户 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 验证日期 | 2020年5月 | ||||||||
研究描述
简要摘要：
这项研究旨在评估各种基于人工智能的技术的价值，以改善肌肉骨骼肿瘤患者的表征和图像后处理。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 软组织肿瘤肿瘤 | 诊断测试：MR成像 |
详细说明：
使用组织学分析作为参考标准的良性病变和恶性病变之间通过MRI和超高分辨率CT评估的与肿瘤纹理参数相关的值的比较。
从不同的MRI序列和超高分辨率CT衍生的纹理参数的诊断性能比较用于肌肉骨骼肿瘤的表征。
评估超高分辨率对标准分辨率对CT图像的影响CT图像比较肿瘤纹理参数的诊断性能对纹理分析的诊断性能的诊断性能，以表征肌肉骨骼肿瘤的纹理分析参数。
评估自动人工智能（AI）肿瘤分割工具的有效性和准确性。
评估小梁分析对超高分辨率CT图像的使用，以评估肿瘤骨界面。
学习规划
| 研究类型 ： | 观察 |
| 估计入学人数 ： | 740名参与者 |
| 观察模型： | 队列 |
| 时间观点： | 预期 |
| 官方标题： | 用于表征肌肉骨骼肿瘤的新型成像技术II：纹理分析和人工智能 |
| 实际学习开始日期 ： | 2020年6月1日 |
| 估计的初级完成日期 ： | 2026年6月1日 |
| 估计 学习完成日期 ： | 2030年6月1日 |
武器和干预措施
结果措施
主要结果指标 ：
- 病变良性或恶性肿瘤[时间范围：CT和磁共振（MR）成像后最多执行6个月]核心活检材料的病变侵袭性（良性与恶性）的组织学测定
次要结果度量 ：
- 肉瘤FNCLCC（FédérationNationale des Centers de Lutte Contre cancer）等级[时间范围：CT和MR成像后长达1年]研究人群中包括手术切除材料的肉瘤的组织学等级
资格标准
联系人和位置
联系人
| 联系人：Pedro Gondim Teixieira，博士 | +33 3 83 85 21 61 | p.teixeira@chru-nancy.fr | |
| 联系人：Gabriela Hossu，博士 | +33 3 83 15 50 96 | g.hossu@chru-nancy.fr |
位置
| 法国 | |
| 楚纳西 | 招募 |
| 南希，洛林，法国，54000 | |
| 联系人：Pedro Gondim Teixeira，教授+33383852161 p.teixeira@chru-nancy.fr | |
| 联系人：Alain Blum，教授+33383852161 Alain.blum@gmail.com | |
赞助商和合作者
法国南希中央医院
洛林癌症研究所-ICL
EmilleGallé手术中心-CCEG
诊断和介入适应性成像实验室-IADI
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年5月12日 | ||||||||
| 第一个发布日期 | 2020年5月19日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2020年7月21日 | ||||||||
| 实际学习开始日期 | 2020年6月1日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2026年6月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 当前的主要结果指标 | 病变良性或恶性肿瘤[时间范围：CT和磁共振（MR）成像后最多执行6个月] 核心活检材料的病变侵袭性（良性与恶性）的组织学测定 | ||||||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果指标 | 肉瘤FNCLCC（FédérationNationale des Centers de Lutte Contre cancer）等级[时间范围：CT和MR成像后长达1年] 研究人群中包括手术切除材料的肉瘤的组织学等级 | ||||||||
| 原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短标题 | 用于表征肌肉骨骼肿瘤II的新型成像技术II | ||||||||
| 官方头衔 | 用于表征肌肉骨骼肿瘤的新型成像技术II：纹理分析和人工智能 | ||||||||
| 简要摘要 | 这项研究旨在评估各种基于人工智能的技术的价值，以改善肌肉骨骼肿瘤患者的表征和图像后处理。 | ||||||||
| 详细说明 | 使用组织学分析作为参考标准的良性病变和恶性病变之间通过MRI和超高分辨率CT评估的与肿瘤纹理参数相关的值的比较。 从不同的MRI序列和超高分辨率CT衍生的纹理参数的诊断性能比较用于肌肉骨骼肿瘤的表征。 评估超高分辨率对标准分辨率对CT图像的影响CT图像比较肿瘤纹理参数的诊断性能对纹理分析的诊断性能的诊断性能，以表征肌肉骨骼肿瘤的纹理分析参数。 评估自动人工智能（AI）肿瘤分割工具的有效性和准确性。 评估小梁分析对超高分辨率CT图像的使用，以评估肿瘤骨界面。 | ||||||||
| 研究类型 | 观察 | ||||||||
| 学习规划 | 观察模型：队列 时间观点：潜在 | ||||||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||||||
| 研究人群 | 使用MR和超高分辨率CT评估的软组织和骨肿瘤的患者。 | ||||||||
| 健康）状况 | |||||||||
| 干涉 | 诊断测试：MR成像 医学影像 其他名称：超高分辨率CT | ||||||||
| 研究组/队列 | |||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符（NCT编号）的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状况 | 招募 | ||||||||
| 估计入学人数 | 740 | ||||||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||||||
| 估计学习完成日期 | 2030年6月1日 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2026年6月1日（主要结果度量的最终数据收集日期） | ||||||||
| 资格标准 | 纳入标准：
排除标准：
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| 性别/性别 |
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| 年龄 | 18岁以上（成人，老年人） | ||||||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||||||
| 联系人 |
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| 列出的位置国家 | 法国 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号 | NCT04394052 | ||||||||
| 其他研究ID编号 | 2019PI253 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 不 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享声明 |
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| 责任方 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 研究赞助商 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 合作者 |
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| 调查人员 | 不提供 | ||||||||
| PRS帐户 | 法国南希中央医院 | ||||||||
| 验证日期 | 2020年5月 | ||||||||
